73 Strings
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73 Strings è una società fintech globale che sviluppa tecnologie di intelligenza aumentata per l’analisi, la valutazione e il monitoraggio di asset illiquidi. La sua piattaforma riunisce l’estrazione dei dati, il monitoraggio dei portafogli e i flussi di lavoro per la valutazione, aiutando i gestori di asset alternativi a trasformare dati finanziari complessi in informazioni tempestive e utili per prendere decisioni. L’azienda serve società di private equity, venture capital, credito privato e infrastrutture, supportando processi di valutazione più efficienti e consapevoli attraverso analisi basate sull’intelligenza artificiale.

Senior Data Engineer - Ibrido a Londra

Guida la progettazione e la gestione di pipeline e data warehouse Azure per la piattaforma di valutazione del private capital di 73 Strings. Sarai responsabile di ingestione, trasformazione, qualità dei dati, CI/CD e distribuzione dei dati ai clienti.

Descrizione

  • Definire l’architettura della piattaforma per ingestione, elaborazione e distribuzione
  • Costruire e gestire pipeline batch e streaming da database, API, flussi di eventi e dati semistrutturati
  • Implementare la cattura dei dati modificati e il caricamento incrementale, con supporto per ordinamento, eliminazioni, replay e dimensioni a variazione lenta
  • Creare dataset a livelli medallion e modelli di dati dimensionali
  • Distribuire i dati su Snowflake, Microsoft SQL Server e Databricks
  • Applicare contratti sui dati, riconciliazione e quarantena a livello di riga prima della pubblicazione
  • Gestire i workflow GitHub e il CI/CD, inclusi test, revisione del codice, promozione tra ambienti e distribuzione dell’infrastruttura come codice
  • Diagnosticare e risolvere i problemi dei dati in produzione
  • Trasformare i requisiti dei team di prodotto, valutazione e clienti in pipeline operative affidabili

Requisiti

  • Almeno 10 anni di esperienza nell’ingegneria di sistemi di dati in produzione
  • Competenza pratica con Snowflake o Databricks come piattaforma principale, inclusi modellazione dei dati, ottimizzazione delle prestazioni e controllo dei costi
  • Solide competenze in Python e SQL per sviluppare e testare pipeline
  • Esperienza nella cattura dei dati modificati e nell’elaborazione degli eventi, inclusi ordinamento, replay ed evoluzione degli schemi
  • Esperienza pratica con Azure, inclusi Databricks, ADLS e connettività di rete privata
  • Esperienza nella gestione di carichi di lavoro dati con GitHub e CI/CD, utilizzando GitHub Actions o un sistema comparabile
  • Esperienza in qualità dei dati, riconciliazione, monitoraggio e risposta agli incidenti di produzione
  • Esperienza nella creazione di piattaforme dati sicure e multi-tenant, con isolamento dei tenant, controlli di accesso e protezione dei dati
  • Capacità di lavorare direttamente con i team tecnici dei clienti e collaborare con ingegneria sul campo, prodotto e altri stakeholder
  • Costituisce un vantaggio: esperienza con Databricks Lakeflow, Auto CDC, Declarative Automation Bundles e DQX, oppure equivalenti Snowflake come Dynamic Tables, Streams and Tasks, Snowpark, distribuzioni tramite Snowflake CLI e Data Metric Functions
  • Costituisce un vantaggio: esperienza con Debezium, Kafka Connect o Confluent Kafka
  • Costituisce un vantaggio: esperienza con Apache Airflow o un orchestratore di workflow comparabile
  • Costituisce un vantaggio: esperienza con Kafka o Spark Structured Streaming, Apache Iceberg o Delta Sharing e dbt
  • Costituisce un vantaggio: esperienza con dati dei mercati privati relativi a valutazioni, fondi, società in portafoglio o attività di capitale

Benefit

  • Un ambiente di lavoro collaborativo e di supporto
  • Una cultura orientata all’innovazione e alla collaborazione
  • Possibilità di assumersi responsabilità e prendere iniziative
  • Opportunità continue di apprendimento

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